Minetest地图服务器安装与配置指南
2025-04-17 18:31:07作者:宣利权Counsellor
1. 项目基础介绍
Minetest地图服务器(Minetest Mapserver)是一个为Minetest游戏提供实时地图服务的开源项目。Minetest是一款开源的沙盒游戏,类似于Minecraft,它允许用户在游戏中自由创造和探索。该地图服务器可以实时地渲染和更新Minetest游戏世界的地图,并可通过网页界面查看。
主要编程语言:Go
2. 项目使用的关键技术和框架
- Go语言:项目主要使用Go语言开发,Go是一种静态强类型、编译型语言,具有高效的并发处理能力。
- Web框架:可能使用了某些Go的Web框架来处理HTTP请求,如
Gin或Beego。 - 数据库:支持多种数据库后端,如SQLite3和PostgreSQL。
- 地图渲染:使用自定义算法进行地图的实时渲染。
3. 项目安装和配置的准备工作与详细步骤
准备工作
- 确保系统已安装Go语言环境。
- 安装Git以便克隆项目代码。
- 准备好Minetest游戏环境,确保游戏可以正常运行。
- 根据需求选择合适的数据库(SQLite3或PostgreSQL)。
安装步骤
-
克隆项目
打开终端或命令提示符,执行以下命令克隆项目代码:
git clone https://github.com/minetest-mapserver/mapserver.git -
安装依赖
进入项目目录:
cd mapserver使用
go mod安装项目依赖:go mod tidy -
编译项目
编译项目,生成可执行文件:
go build .编译成功后,会在当前目录生成一个名为
mapserver的可执行文件。 -
配置数据库
根据选择的数据库类型进行配置。如果是SQLite3,通常不需要额外配置。若使用PostgreSQL,则需确保数据库已创建,并在配置文件中指定数据库连接信息。
-
运行地图服务器
运行可执行文件启动地图服务器:
./mapserver地图服务器将开始运行,默认监听在
localhost:8080端口。 -
在Minetest中配置地图服务器
打开Minetest的配置文件
world.mt,添加或修改以下配置项:mapserver_ip = "localhost" mapserver_port = "8080"确保这些设置与地图服务器的监听地址和端口相匹配。
-
访问地图
在浏览器中输入
http://localhost:8080,即可看到Minetest游戏世界的地图。
按照以上步骤,您应该能够成功安装并运行Minetest地图服务器。如果遇到任何问题,可以查看项目文档或搜索相关解决方案。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 OMNeT++中文使用手册:网络仿真的终极指南与实用教程 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
192
212
暂无简介
Dart
632
143
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
481
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
649
271
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
297
111
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
212